/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
137 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
electra · dense
Базовая модель
electra-base-discriminator
Библиотека
transformers
Опубликована
13 сен 2026

electra-base-discriminator-jailbreakv-28k-augmented

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на базе ELECTRA модель классификации текста, оценённая на неизвестном наборе данных.

301скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

leomaurodesenv/electra-base-discriminator-jailbreakv-28k-augmented — модель классификации текста на основе ELECTRA Base Discriminator, дообученная на неизвестном наборе данных. Она содержит 136,7 млн параметров, использует архитектуру ElectraForSequenceClassification и принимает последовательности длиной до 512 токенов. В README приведены результаты оценки: loss 0,0051 и accuracy 0,9982; назначение классов и состав оценочного набора не раскрыты, поэтому эти показатели нельзя напрямую переносить на другие данные.

Модель предназначена для классификации текстовых последовательностей. Англоязычная базовая модель поддерживает обработку английского текста, но язык и конкретная задача дообучения для этого чекпойнта не подтверждены. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Классификация текстовых последовательностей
  • Экспериментальная оценка текста по классам
  • Тонкая настройка классификатора ELECTRA под собственные данные

Ограничения

Назначение классов, обучающий датасет и язык дообучения не описаны. Метрики приведены для оценочного набора неизвестного состава и не гарантируют качество на других данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

electra-base-discriminator-jailbreakv-28k-augmented

This model is a fine-tuned version of google/electra-base-discriminator on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0051
  • Accuracy: 0.9982

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use adamw_torch_fused with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 50
  • num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
0.06371.078400.01270.9958
0.00012.0156800.01200.9968
0.01563.0235200.00830.9976
0.01224.0313600.00510.9982
0.00585.0392000.00530.9983
0.02406.0470400.00750.9981
0.00597.0548800.01080.9975

Framework versions

  • Transformers 5.2.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.5.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
ElectraForSequenceClassification
Ревизия весов
71aebff

0 моделей